近些年，TLS估计逐步演变成一个完备的理论体系，但是相关研究成果仍不够成熟和完善，有待进一步提高和发展。本书从加权总体最小二乘（Weighted Total Least-Squares，WTLS）估计的分类、结构总体最小二乘（Structured Total Least-Squares，STLS）估计、STLS问题的（非负）方差分量估计、基于总残差（total residual）的抗差总体最小二乘（Robust Total Least-Squares，RTLS）估计以及具有高崩溃污染率的RTLS估计等五方面展开了系统性的研究。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 总体最小二乘的研究现状
1.3 本书的内容安排
第2章 加权总体最小二乘估计
2.1 经典TLS估计的SVD解法
2.2 基于EIV模型的WTLS估计
2.3 基于非线性GH模型的WTLS估计
2.4 基于非线性GM模型的WTLS估计
2.5 本章小结
第3章 结构总体最小二乘估计
3.1 变量投影法
3.2 基于SEIV模型的STLS估计
3.3 基于非线性GH模型的STLS估计
3.4 STLS估计和WTLS估计的等价性
3.5 算例分析
3.6 本章小结
第4章 结构总体最小二乘的方差分量估计
4.1 最小二乘方差分量估计
4.2 SEIV模型的最小二乘方差分量估计
4.3 方差和协方差分量的可估性分析
4.4 SEIV模型的非负方差分量估计
4.5 算例分析
4.6 本章小结
第5章 基于M估计的抗差总体最小二乘估计
5.1 数据探测法在EIV模型中的应用
5.2 基于“总残差”的抗差总体最小二乘估计
5.3 M估计抗差性的初步分析
5.4 算例分析
5.5 本章小结
第6章 高崩溃污染率抗差总体最小二乘估计
6.1 重复中位数法
6.2 重复中位数法算例分析
6.3 总体最小平方中位数估计
6.4 总体最小平方中位数估计算例分析
6.5 总体最小截断平方估计
6.6 总体最小截断平方估计算例分析
6.7 本章小结
第7章 总结和展望
7.1 主要研究成果
7.2 下一步工作展望
参考文献